基于预训练扩散模型的拖拽式编辑为前景目标提供了精确且灵活的操作方式。传统方法直接优化DDIM反演得到的输入特征，通过迭代调整引导控制点朝向目标位置。 然而，这些...

近年来，文本到图像生成模型取得了显著进展，展现出从文本 Prompt 编码生成高质量图像的卓越能力[22]。其中，潜在扩散模型（LDMs）[15,21,23,2...

基于文本指令的图像编辑任务一直都是图像生成、编辑领域的一大热点，从Prompt2prompt到InstructPix2Pix，从EmuEdit再到最新的GPT4...

大型语言模型的部署仍然需要大量计算资源，特别是当需要微调来适应下游任务或与人类偏好保持一致时。

来自南加州大学（University of Southern California，USC）的研究团队，基于LoRA的强化学习（RL）训练了1.5B推理模型——

然而，一项名为Tina（Tiny Reasoning Models via LoRA）的研究颠覆了这一观念：通过巧妙运用LoRA技术，研究团队用不到10美元的训...

针对隧道定位痛点，新锐科创推出了4G+蓝牙+LoRa融合定位系统方案。该系统将4G的高速传输、蓝牙的高精度短距离定位以及LoRa的长距离低功耗传输优势相结合，为...

在人工智能（AI）领域，随着技术的飞速发展，研究者们对AI算法、模型及其应用的研究日益深入。本文旨在探讨AI在各个领域的应用现状、挑战与发展趋势，以期为我国AI...

继续《从0开发大模型》系列文章，上一篇用全量数据做微调，训练时间太长，参数比较大，但是有一种高效的微调方式LoRA。

微调（Fine-tuning）是AI领域的“秘密武器”，它让普通人也能轻松打造专属的大语言模型。本文深入解析微调的核心原理，结合实际代码案例，手把手教你如何用L...

文本到图像生成的扩散模型[11]已经彻底改变了基于文本 Prompt 的图像合成，这在从Stable Diffusion[29]、Imagen[33]和DALL...

DeepSeek 作为强大的大模型，提供了优质的基础能力，但在某些特定任务上，直接使用预训练模型可能无法满足需求。本篇文章将介绍 LoRA（Low-Rank A...

微调（Fine-tuning）是将经过预训练的大语言模型应用于下游任务的关键范例。最近，低秩自适应 (LoRA) 等方法已被证明可以在各种任务上达到完全微调模型...

准确分割多样的物体对于各种场景理解应用至关重要，包括机器人感知、自动驾驶和AR/VR等[1]、[2]。段切 Anything 模型(SAM) [3] 在实例分割...

微调大型预训练模型在不同的任务和领域一直很受欢迎。然而，随着这些预训练模型的规模不断扩大， finetuning它们的计算成本也变得非常昂贵。最近，参数高效的 ...

目前，基于人类偏好的风格和道德价值观的预训练语言模型（RLHF，Christiano等人，2017；Ouyang等人，2022）是一种广泛使用的方法，用于将预训...

受到自然语言处理应用中预训练语言模型的成功（如LLMs）的鼓舞，大型多模态模型（LMMs）吸引了学术界和工业界的广泛关注。它们通过感知和解释多模态信号（例如，视...

总结，NB-IOT刚开始使用，综合费用相对较高，不过由于三大运营商的大力支持，大规模使用后价格回到较为理性的空间。不过LoRa阵营也不会担心，毕竟起步比NB-I...

论文链接https://arxiv.org/pdf/2106.09685v2.pdf

论文链接https://arxiv.org/pdf/2106.09685v2.pdf 本文将先介绍论文中的LoRA技术，然后以BERT为例在IMDB数据集上代...